基于openmv的疲劳驾驶检测系统产品系统

如今疲劳驾驶频繁发生，一些较早车型不具备疲劳驾驶检测系统，为了使这些车主能拥有低成本的疲劳驾驶检测系统，使用外置的单片机开发此类系统。

该项目主要包含四大功能模块，旨在提供低成本的实时疲劳驾驶监测：

视觉采集与识别模块：利用OpenMV摄像头实时采集驾驶员面部图像，通过内置算法进行人脸检测、眼部定位与特征提取。

疲劳状态判定模块：基于EAR（眼睛纵横比）或PERCLOS（单位时间内眼睛闭合时间占比）等核心算法，实时计算驾驶员的闭眼时长与眨眼频率，精准判定疲劳等级。

实时分级预警模块：当系统判定驾驶员出现轻度或重度疲劳（如频繁眨眼、长时间闭眼）时，控制外置蜂鸣器、震动马达或语音播报模块进行分级声光报警，及时唤醒驾驶员。

移动端数据交互模块：通过蓝牙或Wi-Fi（IoT技术）将硬件端检测数据实时同步至Android手机App或微信小程序。车主可通过移动端查看实时疲劳状态、历史报警记录，并可自定义报警灵敏度与预警阈值。

在项目中，我主要负责系统整体架构设计、核心算法调试以及移动端交互开发。具体任务包括：

硬件选型与集成：负责OpenMV主控板与外围设备（蜂鸣器、震动模块、蓝牙通信模块）的电路搭建与联调。

算法实现与优化：使用Python在OpenMV上编写图像采集与眼部特征识别代码，针对嵌入式算力有限的特点，优化图像处理帧率与算法复杂度。

跨端通信与App开发：设计硬件与移动端（Android/小程序）的串口及蓝牙通信协议，完成移动端UI展示、数据解析及参数配置功能。

技术栈与架构：硬件端采用OpenMV（MicroPython）结合单片机外设；通信层基于蓝牙串口协议（SPP/BLE）进行数据传输；移动端采用C#/Java（Android）或前端框架（小程序）实现。